Bagaimana Manfaat Pabrik Nucor dari Pemantauan Kondisi

Selama beberapa tahun terakhir, solusi pemantauan dan diagnostik terintegrasi Azima DLI telah diterapkan secara luas di Pabrik Lembaran Hickman Nucor Steel.

Pengumpulan data otomatis telah diperkenalkan dan diterapkan bersamaan dengan program pemantauan kondisi manual tradisional di pabrik. Data yang dikumpulkan dari kedua metode diinterpretasikan dan ditampilkan melalui satu portal Web dan diagnostik dilakukan dari jarak jauh oleh analis Azima.

Artikel ini menjelaskan pembenaran, pengembangan, aplikasi, dan manfaat dari solusi terintegrasi tersebut. Studi kasus khusus akan disajikan bersama dengan diskusi tentang masalah penerapan dan hambatan yang telah diatasi.

Ikhtisar Pemantauan Kondisi

Pemantauan kondisi, yang biasa disebut sebagai pemeliharaan prediktif, adalah pendekatan yang terbukti untuk meningkatkan keandalan dan produktivitas di industri.

Filosofi yang mendasarinya adalah bahwa teknologi dapat digunakan untuk mengukur dan mengevaluasi kondisi aset dan peralatan pabrik, sehingga memungkinkan pengambilan keputusan yang cerdas tentang aktivitas pemeliharaan.

Dengan cara ini, pemeliharaan diterapkan pada aset-aset yang perlu diperhatikan, sedangkan aset-aset yang kinerja dan kondisinya dipastikan normal dibiarkan saja untuk menjalankan peran produktif.

Aplikasi awal pemantauan kondisi adalah di industri utilitas dan petrokimia pada tahun 1970-an. Selama periode ini, ekspansi dan konstruksi pabrik yang luar biasa sedang berlangsung, dan skala pabrik meningkat secara dramatis.

Alih-alih bergantung pada banyak mesin kecil, ukuran dan kapasitas rangkaian pabrik sedemikian rupa sehingga kilang biasa atau pabrik pembangkit besar menjadi sangat bergantung pada mesin modal yang sangat sedikit, sangat besar, dan sangat mahal.

Hilangnya salah satu aset modal ini (terutama mesin yang berputar) karena kegagalan mekanis dapat (dan memang) mengakibatkan kerugian pendapatan yang besar dan, dalam kasus beberapa pabrik petrokimia yang lebih besar, gangguan aktual di pasar.

Kenyataan ini menghasilkan pengembangan sistem perlindungan kesalahan (sistem peringatan/perjalanan berdasarkan analisis getaran) untuk melindungi mesin modal yang berputar dari kegagalan katastropik.

Sistem perlindungan kesalahan ini terbukti sangat berhasil dalam mencegah crash dan membatasi kerusakan akibat kegagalan mesin. Sistem ini segera dilembagakan dan standar (API, dll.) dikembangkan dan diterima di seluruh industri yang sesuai.

Karena keberhasilan sistem perlindungan kesalahan, banyak operator pabrik mulai curiga bahwa pendekatan serupa dapat diterapkan pada banyak sekali mesin yang lebih kecil di pabrik.

Meskipun kegagalan dari salah satu mesin yang lebih kecil ini tidak dapat dengan sendirinya mematikan sebuah pabrik, biaya keseluruhan perbaikan pada mesin-mesin ini membuat penerapan pemantauan kondisi menjadi prospek yang menarik di kilang penyulingan atau pabrik kimia biasa.

Namun, tingginya biaya per mesin untuk menerapkan sistem perlindungan kesalahan melarang hal ini menjadi kenyataan. Sebaliknya, teknologi merespons dengan pengembangan instrumen pengukuran portabel.

Dimulai dengan meteran sederhana, lembar log manual, dan tren, program pengawasan mesin lahir. Dimulai pada akhir 1980-an, ledakan teknologi PC/komputer mendorong pengembangan sistem pengumpulan data manual terkomputerisasi yang dengan cepat meraih sukses di pasar pemeliharaan pabrik.

Dalam waktu yang sangat singkat, penggunaan sistem “pengumpul data” – kotak hitam yang dapat diprogram dengan kemampuan pengukuran yang terdefinisi dengan baik – menyebar ke banyak industri, termasuk industri baja.

Sebuah “rute” yang menentukan mesin yang akan diukur dan pengukuran spesifik yang akan diambil dibuat dalam perangkat lunak berbasis PC dan diunduh ke pengumpul data.

Personil akan pergi ke pabrik untuk mengumpulkan data dengan perangkat dan kemudian mengunggah data. Data ini kemudian akan dianalisis dan laporan dikeluarkan untuk merekomendasikan tindakan pemeliharaan yang sesuai.

Melalui kemajuan luar biasa dalam teknologi pemrosesan data, apa yang disebut "sistem berjalan-jalan" ini telah berkembang ke titik di mana batasnya bukan lagi teknologi pengukuran. Megabyte data kondisi mesin dapat dikumpulkan dalam sehari, dengan persyaratan keterampilan yang relatif rendah. Pendekatan ini mewakili status quo hingga hari ini.

Pengumpulan &Analisis Data Berjalan 'Kontensional'

Sistem pengumpul data saat ini sangat kuat dan mewakili peningkatan yang hampir ajaib dibandingkan sistem awal 1980-an. Pengumpul data modern dimaksudkan terutama untuk mengumpulkan data getaran mesin yang berputar (meskipun data skalar dan non-dinamis lainnya, termasuk pengamatan dan komentar manual biasanya dapat dimasukkan).

Perangkat lunak yang menyertainya memungkinkan penyajian data yang dikumpulkan untuk dianalisis. Perangkat lunak ini biasanya mendukung penggabungan data eksternal lainnya, seperti termografi inframerah dan analisis pelumas.

Dalam lingkungan EAF/pabrik mini yang khas, pelaksanaan dan tanggung jawab aktual untuk program getaran keliling seperti itu berada baik di dalam maupun dengan sumber daya kontrak luar.

Sebuah AF/mini-mill tipikal dengan cold mill terkait mungkin memiliki 500 hingga 600 mesin individual di bawah pemantauan/pengawasan melalui metode pengumpulan data/keliling, dengan sekitar 5.000 hingga 10.000 pengukuran individu dilakukan setiap bulan.

Ini mewakili, dalam kondisi tipikal, sekitar satu hingga dua minggu kerja upaya pengukuran saja. Analisis data biasanya menghabiskan satu minggu lagi.

Sistem pengumpul data manual saat ini telah mencapai efisiensi yang mendekati puncak. Pada awal (akhir 1980-an), teknologi pemrosesan dalam mikroprosesor dan memori membatasi kinerjanya dan, tergantung pada pengukuran yang akan diambil, analis teknisi sering menunggu pengumpul data untuk melakukan tugas yang diberikan.

Karena itu, efisiensinya terbatas. Teknologi pemrosesan saat ini telah maju ke titik di mana waktu sampel yang diperlukan dan matematika dasar digitalisasi data adalah batas waktu, daripada kinerja perangkat keras dan perangkat lunak.

Tidak masuk akal untuk mengharapkan keuntungan yang signifikan dalam hal waktu pengumpulan data karena perubahan teknologi pengukuran.

Dalam program pengumpulan data manual, mencapai faktor beban (waktu yang dihabiskan untuk benar-benar melakukan pengukuran dibandingkan dengan bepergian dari titik ke titik, mengunggah dan mengunduh data, dll.) sebesar 60 hingga 70 persen adalah pencapaian yang signifikan.

Bukan hal yang aneh jika bagian pengumpulan data dari pemantauan kondisi menghabiskan 70 persen atau lebih dari biaya operasi/tenaga kerja berulang.

Pengumpulan data, tentu saja, hanyalah bagian dari proses pelaksanaan program pemantauan kondisi yang berhasil. Analisis data, proses penyaringan, dan pelaporan sangat penting untuk mencapai pengurangan biaya dan peningkatan waktu kerja.

Dalam kebanyakan kasus, ketersediaan dan keterampilan personel dengan pengalaman dan pelatihan yang tepat merupakan faktor penentu dalam keberhasilan program pemantauan kondisi. Mengumpulkan data tidak sulit; membuat penggunaan data yang tepat jauh lebih sulit untuk dicapai secara konsisten.

Meskipun teknologi pengukuran sangat mumpuni, keberhasilan pemantauan kondisi di pabrik tertentu masih bergantung pada kemampuan mengumpulkan dan menafsirkan data dengan benar dari mesin pabrik.

Proses pengumpulan data manual, bahkan dengan adanya pengumpulan data yang efisien dan analisis yang terampil, masih bersifat snapshot dan mungkin tidak mencerminkan kondisi operasi aktual yang dialami peralatan pabrik. Ini karena ada lebih banyak variasi data harian daripada yang diungkapkan oleh rute pengumpulan bulanan.

Secara historis, industri baja telah bersedia untuk mengadopsi pemantauan kondisi sebagai sarana untuk meningkatkan produktivitas pabrik, dan banyak program sukses yang masih ada di pabrik.

Apakah dikontrakkan atau dieksekusi di rumah, masalah yang sama yang mengatur keberhasilan implementasi program pemantauan kondisi ada. Masalah yang paling sulit adalah mempertahankan keterampilan dan pengalaman yang sesuai dalam peran pemantauan kondisi.

Untuk menjadi sukses, seseorang harus:

• Pahami mesin berputar dan komponen mesin – individu harus memahami kopling, bantalan dan roda gigi, dinamika alat berat (setidaknya pada tingkat dasar tertentu), dan faktor-faktor yang memengaruhi keausan alat berat.

• Setidaknya fasih dengan (atau mampu dan mau dilatih) konsep yang lebih esoterik seperti analisis spektrum, analisis frekuensi, fase, modulasi, dll., dan memiliki pemahaman yang cukup tentang beberapa konsep dasar yang biasanya bukan bagian dari kosakata seorang individu dengan keterampilan mekanik yang diperlukan.

• Jadilah kompeten dengan teknologi komputer, setidaknya ke tingkat pengguna aplikasi tingkat lanjut – semua teknologi pemantauan kondisi saat ini melibatkan penggunaan komputer hingga tingkat yang sangat besar.

• Jadilah komunikator yang terampil. Menjelaskan dengan jelas alasan di balik rekomendasi yang diberikan adalah persyaratan utama dan sering diabaikan untuk keberhasilan program pemantauan kondisi.

• Bersedia (atau memiliki personel yang bersedia) untuk secara rutin melakukan pekerjaan pengumpulan data yang panas, kotor, berulang, yang biasanya melibatkan area yang sulit diakses atau berbahaya.

Tidak sulit untuk memahami mengapa mempertahankan sumber daya orang yang tepat, baik internal atau kontrak, sulit dicapai dalam jangka panjang. Pada tahun-tahun berkembangnya teknologi pemantauan kondisi (akhir 1970-an hingga awal 1990-an), sebagian besar pabrik, terlepas dari ukurannya, memiliki satu atau dua (kadang lebih banyak) sumber daya yang dikhususkan untuk program pemantauan kondisi.

Pasokan ini menghasilkan sistem “farm club” yang efektif yang memasok personel berpengalaman baik untuk program di dalam pabrik maupun di luar kontrak/sumber konsultan. Perubahan dalam awak pabrik, rotasi personel dan posisi, dan pensiun telah mengakibatkan situasi di mana ketersediaan personel tersebut terbatas dan menyusut, dan biaya pekerja tersebut meningkat.

Penurunan ketersediaan sumber daya manusia dengan pengalaman dan keahlian yang sesuai telah menyebabkan eksplorasi cara untuk membawa data ke analis. Dengan cara ini, seseorang dengan keterampilan yang diperlukan dapat mencakup lebih banyak real estat industri daripada yang mungkin dilakukan.

Munculnya Pemantauan Penghapusan

Sejak akhir 1970-an, adopsi otomatisasi untuk pabrik dan kontrol proses dan komunikasi telah meningkat secara substansial baik dalam kompleksitas maupun penerimaan pasar. Komputer di setiap meja dan di setiap ruang kontrol sekarang menjadi norma. Pabrik dan pabrik biasanya memiliki jaringan TI yang sangat canggih dan luas untuk administrasi dan kontrol/otomatisasi proses.

Pendekatan pertama di banyak industri yang beragam melibatkan transmisi data terkait kondisi mesin ke sistem Man-Machine Interface (MMI)/Human-Machine Interface (HMI) yang ada.

Khususnya, sistem perlindungan alat berat (peringatan dan trip) yang ada dihubungkan ke antarmuka HMI/MMI ruang kontrol sehingga operator dapat melihat parameter getaran, suhu, dan kondisi alat berat lainnya.

Biasanya, ini adalah nilai skalar besaran saja, yang – meskipun berharga dalam hal informasi dan indikasi kemungkinan masalah mesin – kurang dalam hal tren, analisis, dan kemampuan interpretasi data.

Oleh karena itu, personel pabrik menerima informasi bahwa mesin tertentu bergetar lebih banyak, atau suhu bantalan naik, dll. Hal ini menimbulkan pertanyaan mengapa perubahan ini terjadi, dan bagaimana pabrik harus bereaksi terhadap perubahan ini.

Kemajuan teknologi, Internet, dan kebutuhan untuk memantau mesin secara lebih efisien dengan personel terbatas mendorong pengembangan sistem pemantauan jarak jauh yang diperluas.

Alih-alih mengirimkan data mesin hanya di rumah (ke ruang kontrol, dll.), teknologi dan Internet memungkinkan informasi diakses dari mana saja, kapan saja. Metode baru ini menggunakan perangkat dan instrumen penginderaan yang dipasang di lapangan, semacam perangkat agregasi, perangkat lunak canggih, dan akses ke pabrik dan jaringan eksternal untuk transmisi data.

Manfaat dari sistem seperti itu terlihat jelas:

• Pemantauan mesin yang lebih sering tanpa perlu kehadiran personel pengumpulan/analisis data, serta kemampuan untuk mengamati perubahan dinamis dalam kondisi mesin akibat beban, kecepatan, dan kondisi pengoperasian.

• Kemampuan untuk memindahkan data ke luar situs untuk konsultasi jarak jauh.

• Kemampuan untuk memiliki banyak sumber daya di beberapa lokasi untuk melihat data.

• Kemampuan untuk memantau parameter selain yang biasanya dipantau dalam program manual tradisional.

• Kemampuan untuk menilai kinerja alat berat dalam hal efisiensi, throughput, dll., dan menghubungkan data tersebut dengan kondisi alat berat.

Sejarah Pemantauan Kondisi di Nucor Hickman

Nucor Hickman telah memiliki program pemantauan kondisi selama lebih dari 10 tahun. Program ini didasarkan pada metodologi dan teknik survei manual tradisional, dan disediakan oleh sumber daya kontrak luar.

Data dikumpulkan pada peralatan di seluruh pabrik setiap bulan, dengan pemanggilan yang sering untuk pemecahan masalah dan analisis masalah tertentu. Setelah pengumpulan data, analisis dilakukan dan laporan tertulis dengan rekomendasi disebarluaskan kepada personel pabrik yang sesuai.

Semua sistem di pabrik (lingkungan, pabrik panas, kastor dan toko lelehan) disertakan. Pada tahun 1998, Nucor Hickman menambahkan fasilitas cold mill, dengan pickling line, galvanizing line, RT mill dan kemampuan annealing.

Program pemantauan tradisional diperluas (hampir dua kali lipat) untuk memasukkan bagian pabrik ini. Setelah integrasi pabrik dingin ke dalam program, 590 mesin berada di bawah pengawasan bulanan. Survei tipikal membutuhkan dua hingga tiga minggu kerja untuk diselesaikan dengan metode manual.

Ketika bentuk awal pengumpulan data jarak jauh dan metode analisis tersedia, peluang meningkat di mana pemantauan jarak jauh mungkin praktis dan bermanfaat. Dalam kasus pertama, pompa pendingin air cetakan kastor, yang secara tradisional menjadi masalah perawatan, menjadi aplikasi potensial karena perubahan kondisi pengoperasian.

Instalasi pompa air cetakan di Nucor Hickman pada saat itu terdiri dari tiga pompa sentrifugal hisap berkekuatan 700 tenaga kuda, yang dihubungkan langsung ke penggerak motor induksi. Dalam pengoperasian biasa, dua pompa sedang digunakan dan satu pompa dirawat sebagai cadangan inline.

Persyaratan operasional mendikte kebutuhan untuk meningkatkan aliran air cetakan, dan ketiga pompa ditempatkan dalam pelayanan. Hal ini berdampak negatif dalam hal tingkat getaran pompa dan mengurangi kepercayaan pada keandalan pompa.

Tidak ada kapasitas cadangan yang tersisa (pompa siaga sekarang dalam layanan berkelanjutan), membuat dampak kegagalan pompa menjadi signifikan. Nucor Hickman memutuskan untuk menerapkan beberapa teknologi pemantauan jarak jauh berbasis Internet awal ke pompa.

Manfaat yang diharapkan adalah deteksi masalah yang lebih dekat ke waktu nyata dan pemahaman yang lebih baik tentang perilaku getaran pompa. Selain itu, sensor arus ditambahkan ke sistem pada setiap motor, yang memungkinkan pemantauan beban sistem secara paralel dengan pompa dan getaran motor pada masing-masing pompa.

Sistem akan melaporkan suhu bantalan, besaran getaran, tekanan pelepasan, besaran arus, dan data getaran domain konten frekuensi/waktu dari setiap pompa. Data ini tersedia untuk personel analisis kontraktor, yang bertanggung jawab untuk memantau perilaku pompa, dan juga personel instalasi.

Selain itu, data tersedia melalui Web, sehingga dapat diakses dari mana saja dengan koneksi Internet. Beberapa pengguna dapat mengakses sistem secara bersamaan dari beberapa lokasi.

Sistem pemantauan berbasis Internet dipasang dengan data yang dikumpulkan lebih sering dan dalam kondisi operasional yang berbeda. Dalam beberapa hari setelah menjalankan sistem jarak jauh online, jelas bahwa perilaku getaran pompa jauh lebih bervariasi daripada yang ditunjukkan oleh data sebulan sekali.

Ini karena data bulanan – bahkan untuk beberapa tahun – tidak cukup untuk menyadarinya. Pengumpulan frekuensi yang diaktifkan oleh sistem otomatis dengan jelas menunjukkan variasi 3:1 pada mode operasional yang berbeda. Selain itu, data arus beban (yang tidak tersedia dari data tradisional sekali/bulan) menunjukkan bahwa pompa biasanya tidak dimuat hampir mencapai kapasitasnya, dan beroperasi dengan baik.

Akibatnya, studi rekayasa sistem pompa dan operasi ditugaskan. Studi menyimpulkan bahwa kesalahan ukuran, strategi kontrol dan konfigurasi perpipaan tidak benar untuk kondisi operasi yang diinginkan. Pompa diubah ukurannya dan perubahan lain diterapkan untuk memberikan peningkatan aliran yang diinginkan.

Ini memberikan kapasitas cadangan tanpa perlu menjalankan ketiga pompa, dan berkontribusi secara material pada peningkatan pendinginan dan masa pakai cetakan. Sangat kecil kemungkinannya bahwa masalah ini akan terungkap tanpa data yang disediakan oleh sistem pemantauan jarak jauh.

Aplikasi lebih lanjut dari teknologi pemantauan jarak jauh dipasang pada kipas ID baghouse dan kompresor udara utilitas di pabrik panas. Kompresor udara pabrik panas adalah mesin sentrifugal tiga tahap, yang digerakkan langsung oleh motor induksi dua kutub.

Kompresor dan motor berada dalam pengawasan bulanan dan sering mengalami kegagalan bantalan pada motor penggerak. Data sekali per bulan sering menunjukkan kegagalan bantalan, tetapi trennya tidak menentu dan tidak ada akar penyebab yang jelas yang terdeteksi.

Ketika teknologi pemantauan jarak jauh diterapkan, menjadi jelas bahwa – seperti halnya pompa air cetakan – tingkat getarannya jauh lebih bervariasi daripada yang terlihat dari data manual bulanan.

Jelas juga bahwa variasi memiliki pola yang melacak suhu sekitar dengan cermat. Karena suhu bantalan juga sedang dipantau, jelas bahwa ketika suhu sekitar naik, tingkat getaran meningkat secara dramatis.

Analisis konten frekuensi yang disediakan oleh sistem pemantauan jarak jauh dengan jelas menunjukkan bahwa penyebab peningkatan getaran adalah ketidakseimbangan pada rotor motor.

Tinjauan lebih lanjut dari pola keausan bantalan menunjukkan beban dorong ekstrim ditempatkan pada bantalan bola tipe Conrad radial motor. Dari sini, menjadi jelas bahwa pada suhu tinggi, rotor motor mengembang secara aksial dan jarak bebas yang tidak mencukupi pada bantalan motor yang memungkinkan ekspansi ini, menyebabkan busur rotor (karenanya ketidakseimbangan) dan beban aksial bantalan motor.

Sebagai hasil dari penemuan ini, motor penggerak kompresor diganti dengan desain alternatif. Tingkat getaran, seperti yang dilaporkan oleh sistem pemantauan jarak jauh, tetap rendah dan keandalan meningkat secara dramatis.

Di pabrik dingin di Hickman, drive berdiri pabrik RT dilengkapi dengan empat motor sinkron 5.000 HP. Motor adalah mesin bantalan jurnal dan tidak dapat diandalkan.

Kegagalan dorong dan bantalan yang diakibatkannya, bersama dengan kegagalan kelistrikan tiang, menyebabkan pemasangan sistem peringatan dan trip pada tahun 2004 berdasarkan probe jarak pada motor dan akselerometer pada gearbox pabrik.

Sistem ini tidak hanya menyediakan peringatan dan kemampuan perjalanan, tetapi juga menyediakan data getaran yang mendekati waktu nyata, termasuk orbit poros, untuk menganalisis personel di luar pabrik. Personil analisis jarak jauh dapat berada ratusan mil jauhnya, melihat data yang hampir real-time, dan berkonsultasi langsung dengan operator mimbar mengenai masalah dengan stand pabrik.

Sebagai hasil dari keberhasilan ini dan lainnya, jelas bahwa pemantauan mesin jarak jauh menawarkan peningkatan dan kemampuan yang tidak disediakan dengan cara konvensional.

Namun, sistem awal ini memang memiliki keterbatasan. Itu mengandalkan komunikasi serial RS-485 dengan pemindai/server situs. Saat sistem berkembang, kecepatan pengambilan sampel melambat dan data terbaru tidak tersedia secara tepat waktu.

Itu juga menggunakan sensor eksklusif, yang membatasi konfigurasi dan fleksibilitas aplikasi. Sistem di pabrik RT, meskipun kuat, mahal dan terbatas untuk satu pengguna pada satu waktu karena penggunaan teknologi VPN.

Dimulai pada akhir 2004 dan awal 2005, Nucor Hickman melakukan penyebaran teknologi nirkabel di pabrik. Pembenarannya adalah aplikasi pengiriman dan inventaris, derek dan sistem di pabrik panas, dan untuk memenuhi persyaratan operasional lainnya.

Pada saat yang sama, teknologi pemantauan jarak jauh yang ditingkatkan datang ke pasar menggunakan protokol nirkabel yang sama. Teknologi pemantauan jarak jauh baru ini, yang dikembangkan oleh Azima DLI, menggunakan sensor komersial-off-the-shelf (COTS), protokol jaringan standar, dan jauh lebih fleksibel dalam hal perangkat lunak dan aplikasi.

Konvergensi teknologi nirkabel, penerapannya di pabrik, dan ketersediaan teknologi yang ditingkatkan semuanya mendorong perluasan pemantauan peralatan jarak jauh Nucor Hickman.

Sangat menarik untuk dicatat bahwa implementasi dan penyebaran nirkabel dibenarkan oleh aplikasi lain di dalam pabrik. Dampak dari data pemantauan mesin pada jaringan sangat kecil, dan bahkan dengan penerapan ekstensif di Nucor Hickman, mewakili sebagian kecil dari lalu lintas jaringan.

Nucor Hickman:Penerapan Pemantauan Jarak Jauh Terbesar di AS

Sejak artikel ini dipublikasikan, Nucor Hickman Sheet Mill adalah situs penyebaran pemantauan jarak jauh sinyal dinamis terbesar di Amerika Serikat.

Teknologi pemantauan jarak jauh Azima digunakan di semua menara pendingin pabrik, semua kipas ID baghouse, semua kipas angin balik baghouse, pompa air cetakan kastor, pompa air semprot kastor, semua pompa kerak, kipas aspirasi sistem fluks umpan atap, dan kompresor udara pabrik.

Pemasangan sistem pemantauan jarak jauh sedang berlangsung pada genset darurat pabrik, dan direncanakan untuk gulungan tegangan bentuk dalam waktu dekat di pabrik dingin. Sekitar 280 sensor dipantau dari jarak jauh.

Personil pabrik memiliki akses penuh ke data, riwayat peringatan, alarm dan peringatan, laporan, dan riwayat laporan/mesin. Peringatan dikirimkan melalui email dan/atau pesan teks SMS ponsel.

Sistem yang saat ini diterapkan di Nucor Hickman berkomunikasi melalui jaringan pabrik baik melalui teknologi nirkabel 802.11b atau melalui Ethernet standar (tidak seperti sistem sebelumnya, yang memerlukan komunikasi serial RS-485).

Sebuah server situs kecil tunggal (PC standar) terletak di pabrik untuk bertindak sebagai gateway data dan perangkat buffering. Jika konektivitas di luar pabrik terputus, server situs bertindak sebagai perangkat penyimpanan data yang menyangga data hingga konektivitas dipulihkan.

Salah satu fitur utama adalah bahwa aplikasi pemantauan tidak memerlukan perangkat lunak pada PC klien target – yang diperlukan hanyalah akses Internet dan login untuk sistem.

Sistem ini terdiri dari sensor yang dipasang pada mesin target dan hub sensor yang mendigitalkan dan mengumpulkan data dari sensor. Collected data is transmitted securely to the plant network via either 802.11b wireless or Ethernet. (Note that, although not currently employed at Nucor Hickman, the system also supports data transmission via a cellular interface, independent of the plant network.)

Figure 1. How the Azima DLI Remote Monitoring System Works at Nucor Hickman

Data is sent via the plant network to the local site server and then out over the Internet to Azima DLI’s remote servers. Plant personnel, analysts or other authorized parties can then access the system via a secure Web portal.

Access and privileges are controlled by double password, and depending on privileges, a user can have rights to view data, edit system settings, analyze data and/or issue reports. All data, alerts and alert histories, and reports generated by analysts are maintained on the Web portal.

Histories of reports generated can be sorted and searched by plant area, date, machine, fault type and other criteria.

While the number of remotely monitored machines continues to expand at Nucor Hickman, many less critical machines remain under manual surveillance by operators on rounds once a month.

These machines include those in the balance of plant (hydraulic pumps, roll stand cooling pumps, furnace cooling pumps, and so forth). This monthly data is fed into the Azima DLI system and displayed via the same secure Web interface as the remotely collected data.

This means that a mill-wide view of equipment health – from all monitored machines, regardless of collection method – is visible via a single platform.

Azima analysts are responsible for monitoring and analyzing all posted to the Web interface.

What’s Involved in Getting Remote Monitoring Started

One of the most attractive features of the remote monitoring system at Hickman is that it is comprised primarily of low-cost, commercially available components (for example, COTS sensors) combined with advanced software and specialized sensor hubs. Careful planning and forethought is needed to ensure a successful remote monitoring deployment. Some of the lessons learned include:

• Careful thought should be given as to which machines are to be monitored and in what manner. In the case of Hickman, although the condition monitoring contractor had overall responsibility for the implementation and operation of the system, and for disseminating the analysis and results there from, each individual mill area had to decide what was to be monitored and how. Reporting relationships, access and other issues were all discussed and defined well ahead of the installation of monitoring equipment. There was a clear list of which equipment would benefit from automated remote monitoring and which could be sufficiently monitored by conventional methods.

• Number of points per machine to be monitored is an important consideration. Simply mimicking what would have been done in a manual monitoring program (multiple points and measurements per bearing) is usually unnecessary and adds cost while delivering small incremental value.

• If wireless transmission is to be employed, determine the best protocol for the site:802.11b/g, ZigBee, or 900 megahertz. In the case of Hickman, 802.11b was the preferred choice and that has been universally true in other applications as well. It offers the widest selection of available devices, and can cover a wide area with just a few access points. The 802.11b protocol has proven to be very reliable and is immune to RF interference, even in the melt shop area.

• Involve IT early. Agreement needs to be reached on security, protocols, etc. well before the installation of a remote monitoring system. What are the mill’s security expectations and policies? Within the plant, is traditional Local Area Network (LAN) acceptable, or is a Virtual Local Area Network (VLAN) necessary? IT support during deployment is crucial to successful and efficient startup. Connectivity must be verified, etc.

How Remote Monitoring Benefits Nucor Hickman

The initial deployment of the current generation of remote machinery monitoring technology commenced in July 2005. The installation and commissioning of Azima’s remote monitoring system is continuing to expand.

The hybrid approach of monitoring critical machines in parallel with traditional manual walk-around monitoring of balance-of-plant equipment, all reported via a common Web-based portal, has provided solid value to Nucor Hickman personnel. Several case studies demonstrating this value are briefly detailed below.

Case Study 1:Failure Caught Without Site Visit or Increased Costs
In the spring of 2006, a 1,500 HP baghouse fan induction motor failed due to a sudden stator short failure. All of the baghouse fans were equipped with remote monitoring hubs and were under surveillance.

The motor was replaced with a rebuilt spare. Immediately on restart of the fan, much higher vibration levels were noted by the remote monitoring analyst (who was not on site). Mill environmental department personnel, who were responsible for the baghouse and its equipment, were notified of the increased vibration.

Further examination of the data identified the problem as an outer race defect on the inboard (drive end) bearing of the motor. Mill personnel requested an evaluation as to the likelihood of the motor continuing in service until the next maintenance outage.

Analysis of the data and the rate of change indicated that it was likely that the unit would indeed continue to run. In an attempt to increase the likelihood of a successful outcome, attempts at relubrication of the motor bearing were undertaken. Unfortunately, the relubrication actually increased the vibration, and the rate of deterioration increased dramatically.

Mill personnel were advised of the change, and monitoring surveillance increased (frequency of data collection can be increased remotely via the Azima system’s interface).

The unit continued to deteriorate and, by the weekend, had reached a stage wherein continued operation was questionable. A recommendation was made to remove the unit from service at the first opportunity. After mutual viewing of the data and trends by plant personnel in conference with the remote analyst, plant personnel decided to remove the unit from service.

A spare fan was placed in service while the motor replacement was undertaken. The spare fan also was equipped with sensors that reported to the Azima system.

Prior to beginning disassembly of the failed fan, the spare was restarted and vibration and performance data was reviewed by the remote analyst, who confirmed that the spare fan was running well and could be expected to give reliable service while the failed fan was repaired. Only after the confirmation of the health of the spare was the failed fan removed from service.

It should be noted that at no time during this episode was the equipment analyst on site at the mill. Problem detection, confirmation of the problem and diagnostics (including the condition assessment of the spare fan) were all conducted remotely with no site visits and no costs incurred.

In the case of the confirmation of the condition of the spare fan, the contractor analyst was in an airport hundreds of miles away and was still able to serve the mill.

It is unlikely that this level of detection, service and continued operation could have been achieved with conventional once/month survey method. Using conventional methods, it is likely that several site visits would have been required with extra costs incurred.

Figure 2. Trend Graph Showing Vibration Increase

Case Study 2:Air Compressor Runs the Last Mile
A centrifugal induction motor-driven air compressor had suffered from poor reliability for some time. Beginning in the spring of 2006, it was equipped with remote monitoring technology. Immediately upon installation of the system, dramatic variations in motor vibration level with compressor load were noted.

Remotely acquired and analyzed vibration data indicated that bearing fits were in poor condition, and that the spacer gear coupling associated with this compressor was partially locked up. A recommendation was made to not yet remove the unit from service, but rather to continue to run and monitor it while preparations for a repair were made.

Data also was provided to the motor repair vendor. The motor repair vendor concurred that the vibration data indicated a problem but that it was likely confined to the coupling.

The recommendation was made by the motor repair vendor to disconnect the coupling, run the motor solo, and take manual measurements to confirm the coupling problem. The coupling was disconnected, the motor was run solo and manual vibration measurements were undertaken.

The motor was actually worse in the uncoupled condition, and before the vibration measurements could be completed, the motor failed catastrophically.

When the motor repair was completed and the unit returned to service, the remote monitoring system was recommissioned and was able to confirm that the motor and compressor were in good condition and suitable for continued service. This condition persisted for several months, with the unit running well and remote monitoring continuing.

Unfortunately, following a mill outage, the compressor motor vibration exhibited a small but unmistakable increase in overall vibration on the motor. The melt shop personnel were notified and the recommendation was made to continue to run the compressor.

Monitoring frequency was increased and alert thresholds adjusted to compensate for the changes. No site visits were required and the increased monitoring and adjustments were accomplished remotely via the system’s interface.

A few weeks later, the adjusted alert levels were exceeded, and automated alerts were issued. No other changes were made.

Within a few more weeks, the steady trend upward in motor vibration continued. Plant personnel were continuously advised as to the deteriorating condition of the unit, as was the motor repair vendor. Finally, the deterioration reached a level where the remote analyst recommended removing the unit from service at the convenient opportunity.

The motor repair vendor sent personnel to the site to take manual vibration measurements on the motor. The manual measurements confirmed the problem and the unit was removed from service and sent out for repair.

A coupling issue and deterioration of the inboard motor bearing was confirmed. Again, no site visits by analysis personnel were required and the plant was able to “run the unit the last mile” without incurring catastrophic failure or mill outages.

Figure 3. Vibration Trend on Compressor Drive Motor

Case Study 3:Remote Monitoring Enables System-Wide Process Optimization
A remote monitoring system can, as in the cases above, greatly expand on the capabilities of conventional rotating machinery vibration analysis. What many do not realize is that remote monitoring technology can also contribute in ways that are not possible with conventional manual monitoring.

The baghouse fans at NUCOR Hickman are vital to the plant. Maintenance of plant productivity, while still staying within permitted emission limits, is essential to plant profitability. Operating costs (in terms of power consumption) for several thousand horsepower of fan drives is significant.

The monitoring system, as applied to the baghouse fans at Hickman, incorporates vibration measurements along with load current measurements. Sampling rates are very rapid, and the baghouse fans at Hickman have an essentially unity power factor. The fan motors are not individually metered at the MCCs.

With the rapid sampling of the remote monitoring system, however, it became possible to get a reasonably accurate measure of fan load and operating cost.

Soon after commissioning the baghouse fan remote monitoring system, is was seen that variations in fan load and fan vibration were, not surprisingly, directly related to tap-to-tap cycles of the EAFs. All of the fans take suction from a common plenum, which is in turn fed by the furnace and canopy ducts.

Data collected by the remote monitoring system allowed observation of the dynamics of fan load as the melt shop underwent normal operation cycles. The ability to average and integrate the load data unexpectedly revealed that significant variation in fan HP load existed not only during furnace cycles but from one fan to another.

The data indicated a several-thousand-dollars-per-month variation in the operating cost of the fans. After data review, it became apparent that there was significant temperature (and thus density and mass flow) variation from one fan to the next.

The variation in load was confirmed by temperature measurements and infrared thermographic observation of the change in duct temperatures over time. Poor distribution in the plenum has been partially corrected by installing turning vanes in the plenum and adjusting damper control strategy.

Material improvements in fan efficiency have been realized as a result of these actions. The remote monitoring system allowed quantification of these issues and the ability to directly measure the effects of corrective action. This would not have been possible with conventional machinery monitoring techniques.

Ringkasan

Nucor Hickman is embracing new remote monitoring technologies and integrating them with its existing manual data collection process. By determining the most effective monitoring method for each machine – based on level of criticality, history of problems, and so forth – Nucor has established a comprehensive monitoring program that delivers increased uptime, reduced safety risks, and lower maintenance costs.

By choosing the Azima DLI monitoring and diagnostics system, Nucor has installed a flexible system that supports the integration of data collected both by automated system and manual rounds.

All data is presented via a single, secure Web interface. This enables mill-wide alerts to potential problems and delivers critical data to remotely located Azima analysts for review, analysis and advice.

In addition to providing more comprehensive monitoring, Azima’s remote monitoring solution has reduced the demand on existing resources at Nucor Hickman and frees them up to focus on maintenance rather than data collection. The program has been successful to date at Hickman, with clear successes and benefits, and further expansion is expected.

Acknowledgements
As with most technological pursuits the real reason for success is people. We wish to offer sincerest thanks to the team at Nucor Hickman. The manager of the environmental department, Wayne Turney, and the department supervisor, Dan Bullock, have been particularly instrumental in the ongoing implementation. Dave DaVolt, Rod Wycoff, Claude Riggin, Justin Smith, Ashley Tippet, Tom Wright and Lou Incrocci in the hot mill, cold mill and melt shop have all contributed to the successful demonstration of these technologies. Likewise, success would have been impossible without the support, expert advice and consultation from the Nucor Hickman IT group. Rudy Moser, department manager, and Jim Walmsley, network support, were essential in making the implementation a success.

On the part of Azima DLI, Dr. Ed Futcher and his development team created the tools to make the systems possible, and Heather De Jesús and Dave Geswein, Azima engineering, deployed the system at the mill. Nelson A. Baxter, vice president of diagnostics for Azima, was invaluable in technical support and expertise. Elsa Anzalone, account manager for Azima, made the case for what has been achieved in this project, and her contributions have been invaluable.

For more information on these and other condition monitoring technologies, visit the Azima DLI Web site at www.azimadli.com.